This book provides a comprehensive guide to utilizing R for data analysis and creating effective graphical representations. Through practical examples, readers will gain a deep understanding of R's statistical functionalities, with a particular emphasis on its powerful visualization capabilities.
Practical R for Statistical Analysis and Visualization
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Statistical Modeling with R Software
统计建模与R软件
一、知识点概览
本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习,读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。
二、核心知识点详解
1.1 统计基础知识
1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如,掷一枚硬币的结果可能是正面或反面,这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点:- 可重复性:可以多次重复相同的试验。- 不确定性:每次试验的结果是不确定的。- 可观察性:试验的结果是可以观察到的。
1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间(Ω):随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点(ω):
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R A Comprehensive Open-Source Statistical Environment
R 是一种 开源免费 的统计计算和图形环境,由新西兰奥克兰大学的 Ihaka 和 Gentleman 在 1993 年初步开发,并于 1995 年在 GNU 公共许可证(GPL)下发布。R 的设计深受 S 语言 及其环境的影响,其中大部分 S 语言编写的代码可以在 R 中 无需修改地运行。
核心团队:如今,R 的核心团队由 17 名成员组成,其中包括 John Chambers,他们负责不断维护和更新该系统。
丰富的功能:R 提供了广泛的统计计算功能,涵盖 线性和非线性建模、经典统计检验、时间序列分析、分类和聚类 等方法。此外,R 具备强大的图形功能,能够 创建高质量数据可视化。
扩展性:R
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set(gca, 'position', [x0, y0, xL, yL])
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